MongoDB vs MySQL: który jest lepszym systemem zarządzania bazą danych?

Dzięki różnorodności dostępnych na rynku baz danych użytkownicy często wdają się w debatę na temat MongoDB vs MySQL, aby wybrać lepszą opcję.

Organizacje korzystające z relacyjnej bazy danych, takiej jak MySQL, mogą napotkać pewne trudności podczas zarządzania i przechowywania danych zgodnie ze zmieniającymi się wymaganiami. Jednocześnie nowe firmy zastanawiają się, jaką bazę danych wybrać, aby nie napotkać problemów w trakcie opracowywania.

Tymczasem programiści tworzący aplikacje finansowe często są zdezorientowani, czy powinni pozostać przy starym, zapasowym MySQL, czy też zaryzykować spróbowanie kolejnego kawałka tortu z MongoDB.

To właśnie prowadzi nas do tej debaty. Porównanie MongoDB z MySQL pomoże Ci zrozumieć różnice między tymi dwiema bazami danych, ich zalety i wady oraz to, która jest lepsza w jakim celu. Krótko mówiąc, pomoże Ci wybrać odpowiednią bazę danych dla Twoich projektów.

A więc witaj w debacie!

MongoDB vs MySQL: czym one są?

Zastanówmy się szybko, czym są MongoDB i MySQL, zanim zaczniemy je porównywać.

Co to jest MongoDB?

MongoDB to potężny system open source i darmowy nierelacyjny system baz danych, popularny do przechowywania dużych ilości danych. Został wydany 12 lat temu w 2009 roku przez firmę 10gen (obecnie MongoDB Inc.) z licencją publiczną po stronie serwera. T program bazy danych NoSQL napisany w C++, Pythonie i JavaScript z kompatybilnością międzyplatformową. Obsługuje systemy operacyjne, w tym Windows, macOS i Linux oraz języki takie jak C, PHP, Java, Ruby, Node.js i inne.

MongoDB różni się od tradycyjnych systemów baz danych sposobem przechowywania tych danych.

Zamiast przechowywać dane w wierszach i kolumnach, MongoDB przyjmuje projekt zorientowany na dokumenty, który reprezentuje dane w różnych dokumentach i kolekcjach podobnych do JSON. Dokumenty te zawierają szereg par wartości lub kluczy różnych typów, takich jak dokumenty zagnieżdżone i tablice. Pary klucz/wartość mogą mieć różną strukturę w zależności od dokumentu.

MongoDB oferuje większe bezpieczeństwo, niezawodność i wydajność, a także elastyczność modyfikacji struktury danych lub schematu. W rezultacie ułatwia to wyższe wymagania dotyczące prędkości i przechowywania.

Funkcje MongoDB

Przejdźmy teraz do przyjrzenia się niektórym z głównych funkcji MongoDB:

• Replikacja: MongoDB umożliwia wykonanie kilku kopii danych za pomocą replikacji (zestawów replik) i wdrożenie ich na różnych serwerach. Ta funkcja jest pomocna w przypadku tworzenia kopii zapasowych danych i zarządzania katastrofami. W przypadku awarii serwera zawsze możesz odzyskać swoje dane z kopii przechowywanych na innych serwerach.
• Indeksowanie: Możesz indeksować pola w dokumentach MongoDB jako podstawowe lub drugorzędne. Pomaga to poprawić wydajność wyszukiwania w bazie danych i umożliwia wyszukiwanie w indeksach, a nie w całym dokumencie, co automatycznie pomaga zwiększyć szybkość wyszukiwania.
• Zapytania ad-hoc: Zapytania ad-hoc to polecenia tymczasowe, które zapewniają różne zwroty przy wykonywaniu zapytań. To powiedziawszy, MongoDB obsługuje zapytania o zakres, wyrażenia regularne (wyrażenie regularne) i przeszukiwanie pól. Ponadto zapytania zawierają funkcje JavaScript zdefiniowane przez użytkowników i mogą zwracać określone pola dokumentu. Możesz aktualizować te zapytania ad hoc w czasie rzeczywistym za pomocą języka MongoDB Query Language (MQL), który jest przydatny do analizy w czasie rzeczywistym dla przedsiębiorstw.

• Sharding: MongoDB jest w stanie skalować w poziomie za pomocą shardingu, metody dystrybucji dużych zestawów danych w różnych kolekcjach danych. Tutaj użytkownicy mogą wybrać klucz fragmentu (klucz główny z jedną lub wieloma replikami), aby określić dystrybucję danych w kolekcji i podzielić dane na różne zakresy we fragmentach. Każdy fragment działa jako indywidualna baza danych, tworząc pojedynczą bazę danych przy użyciu innych fragmentów, co przyczynia się do równoważenia obciążenia i wykonywania skomplikowanych zapytań.

• Równoważenie obciążenia: MongoDB ułatwia kontrolę współbieżności w celu jednoczesnej obsługi wielu żądań klientów do różnych serwerów. Pomaga to zmniejszyć obciążenie każdego serwera, zapewnia bezawaryjną pracę i spójność danych oraz pozwala na skalowalne aplikacje.
• Przechowywanie plików: MongoDB można używać jako systemu plików, znanego jako GridFS, który zawiera funkcje replikacji danych i równoważenia obciążenia dla wielu komputerów do przechowywania plików. GridFS lub system plików grid zawiera sterowniki MongoDB i można uzyskać do niego dostęp za pomocą wtyczek Nginx i lighttpd lub narzędzia mongofiles. MongoDB pozwala również programistom manipulować plikami i treścią.
• Agregacja: agregacja danych umożliwia użytkownikom uzyskanie wyników podobnych do wyników uzyskanych dla klauzuli SQL - GROUP BY . MongoDB oferuje trzy sposoby agregacji:

1. 1. Potok agregacji: zapewnia lepszą wydajność agregacji niż inne w przypadku większości operacji.
   2. Agregacja do jednego celu: służy do agregowania dokumentów z jednej kolekcji.
   3. Funkcja map-reduce: służy do przetwarzania danych wsadowych w celu uzyskania zagregowanych wyników. Funkcja map grupuje dane według pary klucz-wartość, podczas gdy funkcja reduce wykonuje na nich operacje.

• Kolekcje ograniczone: MongoDB obsługuje kolekcje ograniczone, typ kolekcji obsługujący kolejność wstawiania danych.

Zastosowania MongoDB

MongoDB jest używany w tysiącach organizacji na całym świecie do przechowywania danych lub jako usługa bazy danych aplikacji. Przydaje się w:

• Systemy zarządzania treścią, takie jak WordPress do wprowadzania, przechowywania i edytowania treści
• Przechowywanie danych dla aplikacji webowych i mobilnych
• Serwisy społecznościowe
• Utrzymywanie danych geoprzestrzennych lub danych lokalizacyjnych
• Katalogi produktów e-commerce i zarządzanie zasobami
• Systemy oparte na chmurze
• Przenoszenie obciążeń z komputera mainframe
• Analizy w czasie rzeczywistym z dużą prędkością
• Skalowalne i wydajne gry wideo
• Modernizacja architektury płatności i modernizacja starszej wersji
• Systemy o zmieniających się potrzebach w zakresie przechowywania danych, potrzebie szybszego rejestrowania i buforowania oraz zmieniających się projektów
• Stos technologii MEAN do tworzenia stron internetowych, gdzie M oznacza MongoDB, a pozostałe technologie to odpowiednio ExpressJS, AngularJS i NodeJS.

Firmy takie jak Twitter, IBM, Oracle, Zendesk, Citrix, Sony, Intercom, HTC i inne korzystają z MongoDB. Oto niektóre z powszechnie uznanych przypadków użycia MongoDB:

• Aadhar: Aadhar to unikalny projekt identyfikacji Indii i największa baza danych biometrycznych na świecie. MongoDB jest jedną z baz danych, której używa do przechowywania danych biometrycznych i demograficznych ponad 1,2 miliarda ludzi.
• eBay: Amerykańska firma e-commerce eBay, działająca jako B2C i C2C, wykorzystuje MongoDB w swoich różnych projektach, takich jak sugestie wyszukiwania, zarządzanie w chmurze i przechowywanie metadanych.
• Shutterfly: Shutterfly to popularna platforma do udostępniania zdjęć, która wykorzystuje MongoDB do przechowywania i zarządzania ponad 6 miliardami obrazów, z przepustowością 10 tys. operacji na sekundę.

Co to jest MySQL?

MySQL to darmowy system zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS) o otwartym kodzie źródłowym. Organizuje i przechowuje dane w formacie tabelarycznym z wierszami i kolumnami, w których powiązane są typy danych. Posiada licencję GNU General Public License, a jej repozytorium można znaleźć na GitHub.

Ta baza danych została stworzona w 1995 roku przez MySQL AB, szwedzką firmę, której założycielem byli Szwedzi David Axmark, Szwed z Finlandii Michael Widenius i Allan Larsson. Jednak Sun Microsystems kupił MySQL AB, aw 2010 r. Oracle nabył Sun Microsystems.

Ciekawa jest również nomenklatura MySQL — łączy ona dwa terminy:

• My: Imię córki Michaela Wideniusa.
• SQL: oznacza strukturalny język zapytań.

SQL to język programowania specyficzny dla domeny, który może zarządzać danymi w RDBMS poprzez wykonywanie funkcji na danych, w tym tworzenie, wyodrębnianie, usuwanie i modyfikowanie.

MySQL współpracuje z wieloma systemami operacyjnymi, takimi jak Windows, macOS, Linux, FreeBSD, OpenBSD i Solaris, w celu implementacji RDBMS w systemie pamięci urządzenia, umożliwienia dostępu do sieci, zarządzania użytkownikami, ułatwienia testowania integralności bazy danych i tworzenia kopii zapasowych. Jest napisany w C++ i C i używa analizatora leksykalnego, podczas gdy jego parser SQL używa yacc.

Ta baza danych otrzymała pozytywne opinie, szczególnie w przypadku średniego użytkowania dzięki łatwemu w użyciu interfejsowi. Pod względem wydajności jest szybki i stabilny oraz zawiera wielowątkowy serwer bazy danych dla wielu użytkowników.

MySQL jest dostępny w dwóch edycjach: Open Source Community Server i zastrzeżony Enterprise Server. Ta ostatnia oferuje wiele wtyczek serwerowych do zainstalowania bez zmiany bazy kodu.

Funkcje MySQL

Porozmawiajmy więcej o funkcjach tego popularnego RDBMS.

• Replikacja i klastrowanie: MySQL umożliwia replikację i klastrowanie, które pomagają poprawić skalowalność i wydajność aplikacji dzięki różnym typom synchronizacji. Możesz także kopiować dane z serwera SQL do innych serwerów replikujących SQL. Umożliwia to również tworzenie kopii zapasowych danych w wielu bazach danych, aby uniknąć utraty danych.
• Obsługa haseł: MySQL ułatwia system szyfrowania haseł do weryfikacji hosta, gdy ktoś próbuje uzyskać dostęp do bazy danych. Zwiększa bezpieczeństwo bazy danych i zapewnia dostęp tylko upoważnionym osobom. Ponadto jego najnowsza wersja, MySQL 8.0, oferuje również obsługę podwójnego hasła, umożliwiając programistom łatwe modyfikowanie poświadczeń hasła bez przestojów.

• Schemat wydajności: monitoruje wydajność aplikacji, wykorzystanie zasobów i zdarzenia na serwerze. Umożliwia to odpowiednią alokację zasobów, zwiększenie wydajności aplikacji po wykryciu wszelkich spowolnień i podjęcie niezbędnych kroków w przypadku jakichkolwiek podejrzanych zdarzeń na serwerze.
• Schemat online: MySQL obsługuje wiele schematów online, które pomagają spełnić wymagania dotyczące przechowywania danych i zapewniają większą elastyczność.
• Odporność: aplikacje obsługiwane przez MySQL są odporne na awarie i łatwo radzą sobie w takich sytuacjach. Dzięki temu oferuje wysoką dostępność danych dla wszystkich typów aplikacji, zarówno webowych, jak i mobilnych.
• Obsługa transakcji: Otrzymujesz wsparcie dla transakcji wielopoziomowych i rozproszonych, nieograniczonego blokowania na poziomie wiersza i transakcji zgodnych z ACID. W kontekście przetwarzania transakcji istnieją cztery zasady zwane zasadami ACID. Oznacza atomowość, spójność, izolację i trwałość. Ponadto pomaga w utrzymaniu migawek i integralności bazy danych z ograniczeniami, takimi jak kontrola współbieżności wielu wersji i implementacja klucza obcego.

• Obsługa GUI: W MySQL dostępnych jest wiele narzędzi GUI, które ułatwiają proces tworzenia, projektowania i administrowania narzędziami wiersza poleceń w celu zaoszczędzenia czasu. Architekci baz danych, administratorzy i programiści mogą wykorzystać te narzędzia do usprawnienia swojej pracy.
• Ograniczenia: Skalowanie w poziomie nie jest łatwe; miliony procesów odczytu lub zapisu wpływają na wydajność bazy danych i zawierają inne ograniczenia współdzielone przez relacyjne bazy danych.

Zastosowania MySQL

MySQL istnieje od ponad dwóch dekad i zapewnia wygodę przechowywania dużej liczby danych organizacjom na całym świecie. Oto niektóre zastosowania MySQL i kto go używa.

• Systemy zarządzania treścią i blogi
• Aplikacje e-commerce z dużą ilością produktów
• Rejestrowanie aplikacji
• Magazyn danych
• W przypadku aplikacji wymagających wysokiej klasy bezpieczeństwa danych, serwisy społecznościowe, takie jak Facebook i Instagram
• MySQL jest używany w silnikach pamięci masowej, takich jak InnoDB, MyISAM, Memory, CSV, Merge, Archive, Blackhole i Federated.
• LAMP Stack to stos technologiczny do tworzenia stron internetowych przy użyciu MySQL jako jednego z jego komponentów. Oznacza Linux, Apache, MySQL i PHP/Python/Perl.
• Jest instalowany na różnych platformach chmurowych, takich jak Microsoft Azure, Amazon EC2, Oracle Cloud itp.

W rzeczywistości Oracle Cloud oferuje MySQL jako usługę, aby umożliwić użytkownikom zainstalowanie MySQL Server i wdrożenie go w chmurze. W ten sposób nie musisz instalować go na swoich lokalnych serwerach.

Znane organizacje korzystające z MySQL to Airbnb, NASA, Sony, YouTube, Netflix, Pinterest, Drupal, Joomla i inne. Oto kilka znanych przypadków użycia MySQL:

• Wikipedia: Wikipedia to darmowa encyklopedia rozpowszechniająca wiedzę na całym świecie. Wykorzystuje MySQL i potrzebuje wysokiej skalowalności, aby sprostać rosnącej liczbie użytkowników. Baza danych pomaga im aktualizować zawartość, pomieścić więcej treści i odwiedzających oraz umożliwia tysiące wpisów i edycji.
• Twitter: Twitter przeszedł z tymczasowego shardingu w celu przechowywania tweetów do bardziej rozproszonej metody wykorzystującej T-birda. A T-bird jest zbudowany z Gizzard, który używa MySQL.

Tymczasowe sharding było drogie i wymagało większej liczby maszyn do wypełniania tweetów. Mieli również problemy z równoważeniem obciążenia i były logicznie skomplikowane dla DBA. MySQL wspierający T-bird rozwiązuje te problemy.

To wszystko dotyczyło MongoDB i MySQL, aby dać ci kontekst. Teraz w końcu porównajmy MongoDB z MySQL, aby pomóc Ci zdecydować, co może być lepiej odpowiednie dla Twojej następnej aplikacji.

Porównanie MongoDB i MySQL DBMS

Oto kilka parametrów, na podstawie których będziemy porównywać MongoDB z MySQL.

Architektura

Architektura stanowi podstawę każdego systemu i tworzy ramy, w których można wprowadzić wszystkie cechy i funkcjonalności. Dlatego ważne jest, aby porównać architekturę MongoDB z MySQL i dokładnie je zrozumieć, aby określić, co będzie lepszym wyborem dla Twojej aplikacji.

MongoDB

Jego filozofią projektowania jest architektura Nexus, która łączy funkcjonalności relacyjnych baz danych. Może zaspokoić potrzeby nowoczesnych aplikacji, oferując wysoką skalowalność, globalną dostępność i elastyczny schemat. Dlatego wprowadzanie zmian w jego konstrukcji jest dość łatwe.

Ponadto MongoDB zawiera oficjalne sterowniki dla wiodących środowisk programistycznych, takich jak AWS, Azure i Kubernetes, języków programowania, takich jak JavaScript, Python itp., oraz frameworków, takich jak Django.

MySQL

Z drugiej strony MySQL zawiera architekturę klient-serwer z pamięcią masową zoptymalizowaną pod kątem wysokiej wydajności i wielowątkowości. Jego dokumentacja przedstawia również kilka technik optymalizacji wydajności, które zajmują się konfiguracją zamiast dostrajania pomiarów SQL.

Zwycięzca : To remis.

Format przechowywania danych

MongoDB

Format przechowywania danych w MongoDB może wyglądać tak:

 { Account Number: 1234567890 First Name: "Jon" Last Name: "Doe" Branch Name: "Los Angeles" }

Możesz zobaczyć, że format jest podobny do JSON i możesz łatwo wprowadzać zmiany w danych, co oznacza, że ​​możesz bez problemu dodawać więcej danych, usuwać niektóre informacje i modyfikować dane. Powyższy przykład pokazuje, że nie ma ustalonego schematu bazy danych, co wprowadza większą elastyczność.

MySQL

Z drugiej strony format przechowywania danych w MySQL wygląda mniej więcej tak:

Powyższa tabela pokazuje, jak MySQL organizuje dane w postaci wierszy i kolumn. Ma odpowiednią, sztywną strukturę, którą trudno zmienić w porównaniu do MongoDB. Dzieje się tak dlatego, że nie możesz wprowadzić rzędu ani kolumny w przestrzeni; musisz wykonać projekt w taki sposób, aby na każdy rząd przypadała kolumna i odwrotnie; w przeciwnym razie naruszy schemat. Ale w MongoDB możesz łatwo modyfikować dane.

Istnieje niewielka różnica w terminologii dla MongoDB i MySQL:

Zwycięzca : format przechowywania danych MongoDB jest łatwiejszy do modyfikacji.

Elastyczność schematu

Wybrana baza danych musi zapewniać elastyczność modyfikowania projektu lub schematu bazy danych w zależności od różnych potrzeb. W przeciwnym razie staje się naprawdę denerwujące, gdy nastąpi nawet niewielka zmiana w wymaganiach.

Przekonajmy się więc MongoDB vs MySQL na podstawie elastyczności ich schematów.

MongoDB

MySQL zapewnia elastyczny schemat, który umożliwia użytkownikom zmianę projektu w oparciu o wymagania, szczególnie w przypadku aplikacji Big Data. Umożliwia łatwe łączenie i przechowywanie różnych typów danych oraz dynamiczne modyfikowanie schematu bez przestojów. Możesz przechowywać wiele dokumentów w kolekcji, nawet bez żadnych relacji między nimi, ponieważ jest to nierelacyjny system bazy danych. Używa dokumentów podobnych do JSON z opcjonalnymi schematami.

Brakuje jednak transakcji i łączeń; więc potrzebujesz częstej optymalizacji schematu w zależności od tego, w jaki sposób aplikacja uzyskuje dostęp do danych.

MySQL

W MySQL musisz jasno zdefiniować kolumny i tabele przed zapisaniem danych wraz z wierszami i kolumnami. Tutaj każde pole składa się z wiersza i kolumny. Oznacza to, że przechowywanie danych nie zapewnia dużej elastyczności, jak w MongoDB. Oznacza to również wolniejszy proces wdrażania i rozwoju.

Ale jeśli masz ustalony schemat dla swoich aplikacji, MySQL jest najlepszy. Zapewni lepszą spójność danych bez ciągłego zmieniania projektu lub marnowania czasu. Ale znowu, jeśli masz zmieniające się potrzeby, MongoDB może być dla Ciebie lepszą opcją.

Zwycięzca : Oczywiście MongoDB oferuje większą elastyczność schematu.

Użyty język zapytań

Niezbędna jest wiedza, która baza danych używa jakiego języka zapytań. Pomoże Ci zrozumieć, który z nich może być dla Ciebie wygodniejszy, zamiast mylić się po jego zainstalowaniu.

MongoDB

MongoDB wykorzystuje język zapytań MongoDB (MQL) zamiast SQL. Jest wyrazisty i bogaty i obsługuje funkcje CRUD, które umożliwiają tworzenie, odczytywanie, aktualizowanie i usuwanie danych. Ponadto ułatwia agregację danych, zapytania geoprzestrzenne i wyszukiwanie tekstowe.

Jeśli chcesz zażądać danych, musisz zdefiniować dokumenty o właściwościach zgodnych z oczekiwanymi wynikami. Oznacza to, że musisz wykonać operacje zapytania, aby pobrać dane z bazy danych, takie jak db.collection.find() . MongoDB wykonuje zapytania zazwyczaj przy użyciu operatorów połączonych za pomocą JSON. Ponadto obsługuje zapytania OR i logiczne AND.

Jednak MongoDB nigdy nie używa operacji łączenia i ma inny równoważny operator.

MySQL

Z drugiej strony MySQL używa SQL jak inne relacyjne bazy danych. Może dostarczać dane z różnych tabel, obsługując funkcję łączenia. To właśnie sprawia, że ​​relacyjna baza danych, taka jak MySQL, jest „relacyjna”. Ta operacja umożliwia połączenie danych z wielu tabel w zapytaniu.

To powiedziawszy, SQL ma:

• Język definicji danych (DDL) do tworzenia, usuwania i modyfikowania tabel
• Język transakcji danych (DTL) z operacjami takimi jak zatwierdzenie i wycofanie
• Język manipulacji danymi (DML) z opcjami, takimi jak wstawianie, usuwanie i aktualizowanie wierszy
• Język kontroli danych (DCL) z poleceniami unieważniania i przyznawania

Zwycięzca : To remis.

Wydajność i szybkość

Wydajność i szybkość to coś, czego nigdy nie możesz zignorować przy wyborze bazy danych. Musisz wiedzieć, czego się spodziewać z jaką bazą danych iw jakim celu. A dla zapracowanych profesjonalistów, takich jak programiści i administratorzy, każda sekunda jest niezbędna.

Dlatego musisz wybrać bazę danych, która może oferować lepszą wydajność, aby wspierać Twoją produktywność, a nie odwrotnie. Porównajmy więc ich szybkość i wydajność.

Ponieważ zarówno MongoDB, jak i MySQL mają różne podejścia do przechowywania danych, trudno jest ocenić ich wydajność. Możesz porównać dwie bazy danych SQL z niektórymi standardowymi testami porównawczymi, ale trudno to zrobić w przypadku nierelacyjnych baz danych.

Ale zamierzamy porównać MongoDB i MySQL na podstawie typowych operacji i tego, jak działają przy większych ilościach danych.

MongoDB

Ponieważ MongoDB przechowuje duże ilości nieustrukturyzowanych danych i stosuje podejście oparte na przechowywaniu dokumentów, jest stosunkowo szybsze niż MySQL. Oznacza to, że MongoDB przechowuje dane w jednym dokumencie dla jednostki i pomaga w szybszym odczytywaniu lub zapisywaniu danych. Funkcje takie jak replikacja mogą być tego ważnym powodem. Jego wydajność jest również lepsza, gdy współpracuje z obiektami, ze względu na pamięć obiektową podobną do Jason.

Ponadto MongoDB nigdy nie wiąże się z uzależnieniem od dostawcy, co daje swobodę poprawy wydajności przy użyciu alternatyw, jeśli nie jesteś zadowolony z jednej usługi.

MySQL

MySQL może wykazywać niską wydajność podczas przetwarzania ogromnej ilości danych. Dzieje się tak, ponieważ przechowuje tabele w znormalizowany sposób. A jeśli chcesz zmienić dane lub je wyodrębnić, musisz przejść przez wiele tabel, aby zapisywać i czytać dane, co zwiększa obciążenie serwera i wpływa na jego wydajność. Ale możesz wybrać MySQL do operacji transakcyjnych.

Dodanie danych do bazy danych wymaga określonej struktury danych. Dlatego nie jest to odpowiednie, jeśli chcesz przechowywać nieustrukturyzowane dane. A czasami trudno jest również zaprojektować odpowiedni schemat, jeśli chodzi o złożone dane.

Zwycięzca : MongoDB jest szybszy i bardziej wydajny.

Bezpieczeństwo

Bezpieczeństwo jest zawsze jednym z głównych kryteriów przy porównywaniu dwóch systemów, biorąc pod uwagę rosnącą liczbę incydentów cyberataków na całym świecie. Dlatego ważne jest, aby porównać MongoDB i MySQL, aby określić, który z nich jest bezpieczniejszy dla twoich aplikacji.

MongoDB

MongoDB wykorzystuje kontrolę dostępu opartą na rolach z elastycznymi uprawnieniami dla użytkowników i urządzeń. Każdy użytkownik otrzymuje rolę, na podstawie której otrzymuje określone uprawnienia dostępu do danych i wykonywania operacji. Na przykład użytkownicy, tacy jak pracownicy wyższego szczebla, mieliby wyższy poziom uprawnień, więc ich uprawnienia byłyby większe.

Jest to jeden ze sposobów zapewnienia bezpieczeństwa Twojej bazie danych, tak aby nieautoryzowanym użytkownikom ani nieautoryzowanym atakom nie udało się uzyskać dostępu do Twojej bazy danych i wykorzystać jej. Ponadto MongoDB ułatwia również szyfrowanie Transport Layer Security (TLS) i protokół bezpieczeństwa o nazwie Secure Sockets Layer (SSL) w celu zwiększenia bezpieczeństwa. Możesz także zapisywać zaszyfrowane dokumenty w kolekcjach danych za pomocą klucza głównego, aby uzyskać szyfrowanie danych w spoczynku.

MySQL

Z drugiej strony MySQL ma kontrolę dostępu opartą na uprawnieniach. Obsługuje również funkcje szyfrowania, takie jak MongoDB, z podobnym modelem uwierzytelniania, w tym autoryzacją, uwierzytelnianiem i audytem. Użytkownikom można przydzielać role i uprawnienia, umożliwiając im dostęp do zestawów danych i operacji. Ponadto możesz również ubiegać się o TLS i SSL dla większego bezpieczeństwa.

W swojej ostatniej aktualizacji MySQL zawiera również obsługę dwóch haseł, aby zapewnić większe bezpieczeństwo dostępu do danych.

Chociaż wydaje się, że obie strony rywalizują ze sobą łeb w łeb, jeśli chodzi o bezpieczeństwo, MySQL jest uważany za bezpieczniejszy. Powodem jest sztywna architektura i schemat, które zapewniają lepszą spójność i niezawodność danych.

Zwycięzca : MySQL jest bezpieczniejszy (sztywność nie jest również zła).

Skalowalność

W miarę jak Twoja aplikacja rośnie wraz ze wzrostem bazy użytkowników i ruchu, musisz być w stanie płynnie ją skalować, aby sprostać zmieniającym się wymaganiom. A jeśli Twoja aplikacja nie skaluje się, klienci mogą mieć złe doświadczenia z jej używaniem z częstymi awariami, opóźnieniami i przestojami. I nikt nie lubi używać takich systemów i mogą przeskoczyć do innych alternatyw, jeśli nie teraz, to wcześniej.

Dlatego ważne jest, aby zadbać o skalowalność aplikacji, a wybrana baza danych może wpływać na skalowalność. Porównajmy więc MongoDB z MySQL na podstawie tego, jak dużą skalowalność zapewniają.

MongoDB

MongoDB jest niezwykle skalowalny, co jest jednym z głównych powodów, dla których jest używany w rozwijających się witrynach internetowych, systemach CMS i sklepach e-commerce. Można go skalować w poziomie za pomocą procesu zwanego shardingiem. Fragment jest częścią bazy danych, a fragmentowanie to technika dystrybucji danych w wielu kolekcjach i komputerach. Umożliwia wdrażanie systemów o większej przepustowości i dużych zestawach danych.

Dzięki większej skalowalności możesz łatwo tworzyć wiele klastrów serwerów, dodając do bazy danych coraz więcej serwerów zgodnie z własnymi wymaganiami. Umożliwia przechowywanie replik zestawów danych w klastrze podzielonym na fragmenty z wyższą wydajnością zapisu i odczytu w celu obsługi aplikacji o różnych skalach. Pozwala również zapewnić tworzenie kopii zapasowych danych i nigdy ich nie utracić w przypadku cyberataków lub katastrof.

Nie wspominając o tym, że dzielenie obciążenia i zestawów danych na różne serwery pozwala również na uruchamianie ich po niższych kosztach w porównaniu z jednym serwerem ze wszystkimi danymi, które wymagają wysokiej klasy i drogiego sprzętu. Kolejną zaletą shardingu w MongoDB jest to, że maksymalizuje miejsce na dysku i oferuje dynamiczne równoważenie obciążenia.

Co więcej, MongoDB obsługuje sharding lub partycjonowanie danych w oparciu o zakres, wraz z przezroczystym routingiem zapytań i automatyczną dystrybucją objętości danych.

MySQL

W przypadku MySQL skalowalność jest ograniczona. Daje dwie możliwości skalowania aplikacji — tworzenie replik do odczytu lub skalowanie pionowe. Umożliwia replikację danych i skalowanie pionowe za pomocą klastrów, aby poprawić skalowalność i wydajność aplikacji dzięki różnym typom synchronizacji.

Godną uwagi różnicą jest to, że MySQL oferuje skalowanie w pionie, podczas gdy MongoDB oferuje skalowanie w poziomie z większą elastycznością. Teraz skalowanie w pionie oznacza, że ​​system pozwala zwiększyć obciążenie poprzez zwiększenie specyfikacji procesora lub pamięci RAM tylko na jednym serwerze z górnym limitem.

Jeśli chcesz wykonać replikację, jest to łatwe dzięki replikacji do odczytu. Umożliwia to tworzenie kopii bazy danych tylko do odczytu i dodawanie ich do różnych serwerów, ale z ograniczeniami — jedną z nich jest łączna liczba replik, które można dodać. W wyniku tego ograniczenia możesz napotkać problemy dotyczące aplikacji, które regularnie odczytują i zapisują dane w Twoich bazach danych (lub intensywnie zapisują dane).

Chociaż w MySQL wprowadzono replikację wielo-główną, jej implementacja jest nadal ograniczona w porównaniu do funkcjonalności dostępnych w MongoDB. Może dodać większą skalę zapisu, ale tylko dla osobnych aplikacji; każdy z nich mógł napisać do różnych sieci i otrzymać skalę.

Co więcej, MySQL nie obejmuje standardowej implementacji shardingu. Mimo że oferuje dwie metody shardingu — MySQL Fabric (framework shardingu) i Automatic sharding — ludzie rzadko je wdrażają ze względu na wiele przeszkód i ograniczeń. Właśnie dlatego firmy takie jak Facebook stosują własne ramy shardingu.

Jeśli używasz fragmentowania do skalowalności, pamiętaj, aby wybrać odpowiedni klucz fragmentowania, ponieważ niewłaściwy klucz może spowodować brak elastyczności systemu. Na przykład zmiana klucza fragmentowania może mieć niekorzystny wpływ na aplikację, transakcje węzłowe i lokalizację. Ponadto mogą pojawić się problemy, takie jak spójność danych, jeśli zmiany fragmentów są niekompletne.

Dlatego podczas korzystania z MySQL należy ostrożnie podejmować właściwe decyzje dotyczące zmian schematu i mapowania między partycjami danych, kluczami fragmentów, węzłami i bazami danych.

Zwycięzca : MongoDB oferuje większą skalowalność, podczas gdy MySQL ma wiele ograniczeń i może powodować niespójności i problemy, jeśli niektóre procesy nie są wykonywane prawidłowo, jak wyjaśniono wcześniej.

Model transakcji: KWAS vs PODSTAWA

Jednym z ważnych kroków przy wyborze bazy danych jest poznanie jej modelu transakcyjnego. Model transakcji składa się z reguł określających, w jaki sposób baza danych przechowuje, manipuluje i organizuje dane.

Popularne są dwa modele transakcji:

• KWAS (atomowy, stały, izolowany i trwały)
• BASE (podstawowa dostępność, miękki stan i spójność ostateczna)

Zgodnie z twierdzeniem CAP (Consistency, Availability, and Partition) niemożliwe jest zapewnienie zarówno dostępności, jak i spójności w systemie rozproszonym tolerującym partycje lub w systemie, który kontynuuje pracę nawet podczas chwilowych przerw w komunikacji.

Różnica między bazą danych z modelami ACID i BASE polega na tym, jak radzą sobie z tym ograniczeniem. Baza danych ACID oferuje bardziej spójny system, podczas gdy baza danych BASE zapewnia wyższą dostępność.

Zobaczmy teraz, jakie modele stosują MongoDB i MySQL.

MongoDB

MongoDB działa zgodnie z modelem BASE i zapewnia, że ​​transakcja jest zawsze dostępna. Oto jak to działa:

• Podstawowa dostępność : Baza danych z modelem BASE zapewnia dostępność danych poprzez replikację i rozproszenie danych w różnych węzłach obecnych w klastrze bazy danych, zamiast wymuszania natychmiastowej spójności.
• Stan miękki: wartości danych w modelu BASE mogą się zmieniać w czasie, ponieważ nie ma natychmiastowej spójności. Model może również zerwać z koncepcją bazy danych, wymuszając jej spójność i delegując tę ​​odpowiedzialność na twoich programistów.
• Ostatecznie spójne: Chociaż BASE nie wymusza natychmiastowej spójności, może. A kiedy tak się stanie, nadal możesz wykonać odczyt danych.

Model BASE przyjęty przez bazy danych inne niż MongoDB obejmuje Redis i Cassandra. Ten model to doskonały wybór, jeśli potrzebujesz analizy sentymentu w swojej aplikacji.

Firmy zajmujące się obsługą klienta i marketingiem mogą wykorzystać to do prowadzenia badań w swoich sieciach społecznościowych. Baza danych może również pomieścić duże ilości danych w kanałach społecznościowych.

MySQL

MySQL podąża za modelem ACID, aby zapewnić spójność dla każdej transakcji. Jest odpowiedni dla firm zajmujących się przetwarzaniem analitycznym online, takich jak hurtownie danych lub przetwarzanie transakcji online, takich jak instytucje finansowe. Takie organizacje wymagają bazy danych, która może zarządzać małymi jednoczesnymi transakcjami o dowolnej wielkości. Oto jak działa ACID:

• Atomic: Każda transakcja w modelu ACID jest przeprowadzana prawidłowo lub całkowicie wstrzymana, podczas gdy baza danych powraca do początkowego stanu transakcji. Ma to na celu zapewnienie poprawności danych w całej bazie danych.
• Spójny: transakcje są spójne i nigdy nie naruszają integralności strukturalnej bazy danych.
• Izolowany: ta właściwość zapewnia, że ​​żadna transakcja nie może kolidować z innymi transakcjami podczas procesu w celu naruszenia ich integralności w bazie danych.
• Trwałe: dane dotyczące zakończonej transakcji mogą się utrzymywać podczas przerwy w dostawie prądu lub sieci. Nawet jeśli transakcja się nie powiedzie, żadne dane nie zostaną naruszone.

Ze względu na większe bezpieczeństwo i gwarancję transakcji instytucje finansowe korzystają wyłącznie z baz ACID. Jej atomowy charakter ułatwia również bezpieczne przelewy pieniężne. Gwarantuje, że przerwane transakcje są natychmiast kończone, aby zapobiec błędom.

Relacyjne bazy danych zgodne z kwasem inne niż MySQL to PostgreSQL, SQLite, Oracle itp. Ponadto niektóre nierelacyjne bazy danych są również do pewnego stopnia zgodne z ACID, takie jak Apache CouchDB i IBM Db2.

Pytanie brzmi, który model transakcji jest lepszy, a odpowiedź jest niejasna, ponieważ oba są przydatne w różnych przypadkach użycia i aspektach projektu. Bazy danych ACID mogą pasować do projektów wymagających większej spójności, niezawodności i przewidywalności ze względu na ich ustrukturyzowany charakter.

Z drugiej strony baza danych BASE jest bardziej odpowiednia dla projektów wymagających wyższego i łatwiejszego skalowania z większą elastycznością.

Zwycięzca : To remis.

Łatwość użycia

Wybierając bazę danych, należy pamiętać, jak łatwa jest w użyciu baza danych. Nie powinno to nigdy sprawiać trudności Twojemu zespołowi, w przeciwnym razie wydajność spadnie, a Ty będziesz musiał poświęcić zasoby i czas na ich szkolenie.

Dowiedzmy się więc, która baza danych — MongoDB vs MySQL — jest łatwiejsza w użyciu.

MongoDB

Proces przechowywania danych MongoDB jest dość prosty i każdy, kto ma umiejętności programowania, może go zrozumieć. Przechowuje dane w nieustrukturyzowanym formacie w kolekcjach, aby zapewnić większą elastyczność. It allows developers who might or might not be experts in databases to use it to support their application development.

With varying schemas, MongoDB has a flexible interface for those teams who don't need the features that a relational database like MySQL offers. For example, developers building a web app that doesn't depend upon structured schema can use MongoDB.

However, not all people in your team need to be familiar with NoSQL databases like MongoDB. In that case, you will need to help them understand it if you want to go ahead with this database. In addition, certain queries are completely different from NoSQL databases, such as update, insert, delete, etc.

MySQL

MySQL has a designed structure, which anyone with basic programming skills can easily understand. Learning and using MySQL is easy, which is why when it comes to databases, people start with MySQL or any other SQL database for that matter.

Even if your developers are not skilled in MySQL but have experience with other SQL databases, they are likely to catch up quickly.

In addition, queries like select, join, etc., are effortless to execute in SQL-based databases like MySQL, SQLite, Oracle, PostgreSQL, etc.

Developers creating apps that need rigid and complex data structure and schemas with a larger number of tables will find it easy to work with MySQL. It's also easier to use for developing an application that needs top-notch security or involves frequent transactions.

For example, banking applications can leverage MySQL to store large datasets that are critical with sensitive information. They need high-class security, transactional guarantee, and integrity.

Winner : Comparing MongoDB vs MySQL, MySQL is easier to use because of its simplicity and proper structure.

Full-text Search Availability

MongoDB

This database has recently added a full-text search, and it's executed with a specific index type on an array of strings. In addition, MongoDB supports term search and phase search to make it easy for users of any skill level to find things.

Furthermore, MongoDB supports Boolean search as well using both phrase and term search. Despite having certain limitations, you can still execute this feature quite easily. To perform full-text searches, the database doesn't facilitate control over defining subset fields. It matches every field included consistently to show you the result.

MySQL

MySQL has been supporting full-text search for quite a long time now. It's also executed using a special index type and facilitated with the help of phrase search, terms search, and Boolean search.

But when it comes to clustered databases, MySQL doesn't support full-text indexing yet. So, it can be considered a limitation here.

Winner : MongoDB's full-text is easier with little limitation.

Data Replication

Data replication is an important part of a database. It means there is a provision to make copies of your data and store it in other database servers. It not only improves app scalability and performance but also lets you backup the data to avoid losing it. In addition, it increases efficiency while accessing data.

Let's compare MongoDB vs MySQL based on how well they offer replication.

MongoDB

The only type of replication MongoDB supports is main-secondary data replication, where each data consists of a single main server. This configuration allows a large number of nodes (non-main or -secondary nodes) and restricts operations to carry out in a single database.

The single main accepts both writes and reads, and the configuration may also include read-only secondaries or servers. Here, data replicates asynchronously from the main to secondary. This type of replication is usually faster but not much reliable.

Main-secondary replication in MongoDB preceded the data replica sets but can offer less redundancy. MongoDB provides an option to convert main-secondary configuration into replica sets. Using replica sets, it can create different copies of data, and each member in the replica set is assigned a role, either primary or secondary, throughout the process.

Furthermore, read or write takes place on the primary replica by default, and then you can replicate it on a secondary replica. In addition, replica sets are more robust and suitable for production usage.

MySQL

Unlike MongoDB that supports a single replication method, MySQL offers two types of replication methods — main-main replication and main-secondary replication. With multi-source replication, you can easily replicate data in parallel from different mains.

Main-main replication works similar to main-secondary but is different in light of the fact that both nodes are replicas and mains simultaneously. This means circular replication exists between nodes. Here, you can have multiple main nodes to accept the write and read requests. You can also get multiple secondaries for each main. Besides, the replication is asynchronous between the mains.

The advantage of using a main-main database is that you can distribute mains across the entire network on several sites. Main-main configuration is considered more suitable for modern usage as each unit has a complete set of data. So, even if one of them fails, others are there to serve. The downside is, it can involve communication latency.

Apart from this, MySQL can also use other replication models like multi-main cluster and group replication.

Winner : Clearly, MySQL offers more options for replication with reliability compared to MongoDB.

Index Optimization

Indexing helps you find data quickly in a database. Although index optimization is a common feature to both MongoDB and MySQL, they have different approaches. Hence, it's important to understand what approach is better to give you more convenience.

So, let's compare MongoDB vs MySQL based on how they perform index optimization.

MongoDB

If you are not able to find an index, you will need to scan each document in a collection to select the document offering a match for your query statement. This process is tedious and time-consuming. In addition, it needs more effort as there is no specific structure in which the data gets stored.

MySQL

If the index is not defined, the database search engine starts scanning the entire table to find the relevant row. As it's a relational database with a proper structure, search query performs optimally and gives you faster results than MongoDB.

Winner : MySQL offers faster index optimization.

Native Language Drivers

MongoDB

There are fewer limitations available in MongoDB for developers. MongoDB drivers and APIs must be native to the programming language used.

MySQL

MySQL offers limited options to developers for interacting with JSON data as there are multiple SQL functionality layers. It also comes with lots of limitations, which can become a huge overhead and needs better planning and execution. The developers who want to interact via idiomatic APIs also face lots of difficulties.

Winner : MongoDB is the clear winner here.

Community Support and Deployments

Whether you are a beginner or expert user, you can run into trouble at any time. When this happens, you can take the help of your database's developer community. They can answer your questions, help you learn more, and provide the opportunity to contribute to the community.

Similarly, you must also know which database can run on what platforms. It will help you decide what database to choose based on your project requirements and other technologies used.

So, let's compare MongoDB vs MySQL based on their community support and deployments.

MongoDB

MongoDB Inc. owns and maintains MongoDB. As there is a surge in the users of NoSQL, this is one of the databases in this category. Due to its impeccable features and open-source availability, it has a strong community that you can count on.

Talking about deployment, MongoDB is easy to use and deploy across various platforms, including Windows, Linux, macOS, FreeBSD, and Solaris, and is available for web, cloud, and SaaS applications.

MySQL

Oracle Corporation currently owns and maintains MySQL, which was initially under Sun Microsystems and MySQL AB before that. As it's been around for 20+ years, it has a widespread user base globally. As a result, its community support is also excellent. You can connect, learn, and grow your database knowledge by becoming a part of this big community.

For deployment, MySQL is also effortless. You can even build and install it manually using the source code that you can find on GitHub. Or, you can install it from a binary package if no special customization is needed.

MySQL is available for web, cloud, and SaaS applications like MongoDB and runs on multiple platforms, such as Windows, macOS, Linux, Solaris, and FreeBSD. It can also run on cloud platforms like Microsoft Azure, Oracle Cloud, and Amazon EC2. You can use the package manager to download MySQL and install it with ease for many Linux distributions. Next, you may require to configure optimization and security settings on it.

Winner : Given the wide community base and ease of using and deployment, MySQL scores over MongoDB.

Market Share and Popularity

MongoDB and MySQL are both big names in the database industry. So, it's time we find which is more popular and why along with their market share across the globe.

MongoDB

MongoDB is the most popular non-relational database and received well in the overall database market.

According to Datanyze, MongoDB ranks 7th in databases with a market share of 4.5%. It also highlights that over 7k companies across the world use MongoDB.

Powodem jego popularności jest elastyczność i skalowalność aplikacji, której programiści potrzebują, aby sprostać rosnącym obecnie wymaganiom użytkowników. Umożliwia także użytkownikom manipulowanie danymi, łatwe wykonywanie zapytań i znajdowanie przydatnych informacji.

Ponadto MongoDB ma ponad 177 tys. repozytoriów i ponad 923 tys. zatwierdzeń w serwisie GitHub.

MySQL

MySQL to jedna z najpopularniejszych baz danych na świecie. Ludzie używają go jako samodzielnego systemu lub łączą go z innymi, takimi jak MongoDB, PostgreSQL itp.

Według raportu Statista, od czerwca 2021 r. MySQL jest drugim najpopularniejszym DBMS na świecie po Oracle. Powodów może być tak wiele; jest darmowy, open-source i ma świetne funkcje. Oferuje skalowalność, dostępność i bezpieczeństwo, dzięki czemu nadaje się do współczesnych projektów. Ponadto jego ogromna społeczność internetowa i łatwość obsługi przyciągają wielu użytkowników.

Inny raport ujawnia, że ​​udział MySQL w rynku wynosi około 46,83%, przy ponad 144 tys. aktywnych klientów.

Ponadto MySQL ma ponad 222 tys. repozytoriów i ponad 7 milionów zatwierdzeń na GitHub.

Zwycięzca : MySQL jest bez wątpienia bardziej popularny wśród tych dwóch.

MongoDB vs MySQL: kiedy ich używać?

MongoDB i MySQL mają swoje plusy i minusy, mocne i słabe strony. Dlatego są przydatne w różnych przypadkach.

MongoDB

Ta baza danych jest przydatna, jeśli oprócz szybszego, automatycznego i szybkiego odzyskiwania danych chcesz mieć większą dostępność danych. Ponieważ oferuje doskonałą skalowalność, możesz rozważyć MongoDB, jeśli tworzysz aplikację lub witrynę o rosnących potrzebach.

W przypadku małych firm bez bazy danych administrator może w pełni wykorzystać MongoDB. Jednak nie powinno to być trwałe rozwiązanie, jeśli dążysz do wzrostu. Ponadto, jeśli chcesz obniżyć koszty związane z migracją schematu, MongoDB może być realną opcją.

Co więcej, MongoDB może być dla Ciebie odpowiedni, jeśli większość usług, które uruchamiasz, znajduje się w chmurze. Ma natywną architekturę z funkcjami skalowalności, takimi jak sharding, aby sprostać skalowaniu poziomemu i elastyczności biznesowej, których sobie życzysz.

MySQL

MySQL jest lepszym wyborem na wczesnym etapie uruchamiania, bez natychmiastowej potrzeby skalowania. Dodatkowo, jeśli pracujesz nad projektem, który nie będzie wymagał dużego skalowania w przyszłości, możesz rozważyć MySQL. Zapewni również łatwą konfigurację i konserwację.

Poza tym możesz rozważyć MySQL, jeśli chcesz zachować stały schemat z ustrukturyzowanymi danymi, które nie wymagają zmian w czasie. Ponadto, jeśli masz ograniczony budżet i nadal potrzebujesz wysokiej wydajności, MySQL jest tym jedynym.

Co więcej, jeśli budujesz aplikację finansową lub projekt z wyższymi stawkami transakcji, MySQL jest dobrą opcją. Jego funkcje bezpieczeństwa zapewniają również ochronę aplikacji i danych przed dostaniem się w niepowołane ręce lub kradzieżą podczas cyberataku.

Zwycięzca : ponieważ oba są przydatne dla różnych rodzajów firm, nie ma tu wyraźnego zwycięzcy.

MongoDB vs MySQL: zalety i wady

Spójrz na różne zalety i wady związane z MongoDB i MySQL:

MongoDB

Zalety MongoDB to:

• Jest wysoce adaptowalny i elastyczny, aby sprostać zmieniającym się wymaganiom biznesowym i sytuacjom.
• Skalowanie w górę lub w dół bez wysiłku
• Pozwala na zapytania i zwracanie pól w dokumencie
• Obsługuje replikację danych, dzięki czemu możesz zachować kopie danych i nigdy ich nie stracić
• Pozwala na przechowywanie różnych typów plików o różnych rozmiarach bez wpływu na Twój stos technologiczny
• Umożliwia tworzenie indeksów w celu zwiększenia wydajności wyszukiwania
• Działa na wielu serwerach i oferuje duplikację danych oraz równoważenie obciążenia, dzięki czemu działa nawet podczas awarii sprzętu
• Podąża za modelem BASE, aby zapewnić wyższą dostępność danych
• Łatwy w użyciu

Wady MongoDB to:

• Model ACID nie jest mocny w porównaniu do innych systemów bazodanowych
• Nie zapewnia opcji dla procedur składowanych, co oznacza, że ​​nie będziesz w stanie zaimplementować logiki biznesowej na poziomie bazy danych, w przeciwieństwie do relacyjnych baz danych
• Transakcje mogą być czasami skomplikowane lub niepewne
• Nieco stroma krzywa uczenia się
• Dokumentacja jest słabo ustrukturyzowana
• Wiąże się z większym zużyciem pamięci i nie ma sprzężeń ani wbudowanej analityki

MySQL

MySQL oferuje następujące zalety:

• Obsługuje wiele opcji replikacji, takich jak główna-dodatkowa, główna-główna, skalowalna, grupowa itp.
• Bezproblemowa obsługa i instalacja dzięki przyjaznemu dla użytkownika interfejsowi. Ponadto możesz łatwo się go nauczyć i rozwiązywać problemy, korzystając z różnych źródeł, takich jak przydatne książki, białe księgi i blogi.
• Potrafi zarządzać dużą ilością danych, od przechowywania po wykonywanie na nich operacji
• Oferuje mniejsze koszty związane z silnikiem pamięci masowej
• Bardziej bezpieczne i korzysta z uwierzytelniania opartego na uprawnieniach
• Oferuje funkcje, takie jak globalna dystrybucja danych i raportowanie, dzięki czemu jest przydatny w aplikacjach o różnych kształtach i rozmiarach
• Obsługuje mechanizm przechowywania pamięci, aby znaleźć często używane tabele

Wady korzystania z MySQL to:

• Brak buforowania procedur składowanych
• Transakcje z katalogami systemowymi nie są zgodne z ACID
• Tabele MySQL dla wyzwalaczy lub procedur są w większości wstępnie zablokowane
• Awarie systemu mogą uszkodzić cały katalog systemowy
• W dużej mierze opiera się na SQL
• Nie obsługuje integracji Python ani Java

Zwycięzca : Nie ma wyraźnego zwycięzcy, ponieważ zarówno MySQL, jak i MongoDB mają pewne zalety i wady.

MongoDB kontra MySQL: edycje i ceny

Chociaż MongoDB i MySQL są open-source i bezpłatne, oferują również płatne edycje, oferujące więcej funkcji i korzyści.

MongoDB

MongoDB oferuje różne plany, bezpłatne i płatne. Możesz użyć jego bezpłatnej wersji do aplikacji na małą skalę wdrożonych we wspólnej chmurze. Oto jego trzy wydania:

• Serwer społeczności MongoDB: jest bezpłatny i działa w systemach Windows, OS X i Linux.
• MongoDB Enterprise Server: jest przeznaczony do użytku komercyjnego.
• MongoDB Atlas: jest to w pełni zarządzana baza danych w chmurze na żądanie, która działa na GCP, Azure i AWS.

Jeśli więc masz zróżnicowane wymagania, możesz wybrać poziom cenowy w oparciu o typy chmury, standardy bezpieczeństwa i pamięć masową. Obejmuje trzy plany cenowe:

• Udostępnione : 0 USD/miesiąc
• Dedykowane : dostępne w cenie 57 USD/miesiąc
• Bezserwerowe : od 0,30 USD za milion odczytów

MySQL

Oprócz darmowej edycji MySQL ma następujące plany komercyjne:

• MySQL Standard Edition: dostępny w cenie 2000 USD rocznie
• MySQL Enterprise Edition: dostępny w cenie 5000 USD rocznie
• MySQL Cluster CGE: dostępny w cenie 10 000 USD rocznie

Zwycięzca : To remis, porównując ceny i korzyści.

MongoDB vs MySQL: kluczowe podobieństwa i różnice

Główne podobieństwa między MongoDB i MySQL są następujące:

Podobieństwa

Zarówno MongoDB, jak i MySQL:

• Czy otwarte źródła i bezpłatne bazy danych.
• Użyj potężnego języka zapytań.
• Obsługa wyszukiwania pełnotekstowego za pomocą wyszukiwania fraz i terminów.
• Oferuj wyszukiwanie indeksu za pomocą wyszukiwania fraz i wyszukiwania tekstowego.
• Miej silne wsparcie społeczności z tysiącami profesjonalistów
• Optymalizacja indeksu oferty
• Oferuj replikację danych poprzez konfigurację main-secondary.

Różnice

Przyjrzyjmy się różnicom między MongoDB i MySQL w łatwej do przyswojenia tabeli:

Czy MongoDB może zastąpić MySQL?

Odpowiedź na powyższe pytanie brzmi: „Może!”

Chociaż zastąpienie MySQL przez MongoDB może być mądrą decyzją w niektórych przypadkach użycia i sytuacjach, w innych nie zadziała. Ze względu na wyjątkową elastyczność, skalowalność i wiele przydatnych funkcji MongoDB działa szybciej.

Firmy uznane na całym świecie, takie jak eBay i Twitter, korzystają z tej bazy danych, aby spełnić swoje wymagania dotyczące przechowywania danych i zarządzania nimi. Możesz więc zastąpić MySQL, jeśli napotkasz problemy takie jak:

• Duże dane; ponieważ MySQL może pokazywać problemy podczas przetwarzania dużych danych bez odpowiedniego schematu
• Złożone dane, których nie jesteś w stanie przekształcić w bazę danych
• Jeśli chcesz zwiększyć skalę i ułatwić partycjonowanie danych
• Zastąp MongoDB, jeśli masz duże ilości danych o niskiej wartości biznesowej i wdróż je w modelu open source.

Możesz jednak rozważyć niezastąpienie MySQL przez MongoDB, jeśli chcesz zbudować bezpieczną aplikację, taką jak aplikacja finansowa lub bankowa. Ponadto, jeśli chcesz tworzyć aplikacje do celów marketingowych lub analitycznych, MySQL jest lepszy wśród innych przypadków użycia.

Streszczenie

MongoDB i MySQL mają różną architekturę i funkcje, które są odpowiednie dla różnych przypadków użycia. Mają swoje wady i zalety, wyjaśniając, który z nich jest odpowiedni do jakiego celu.

Dlatego nie ma tu uniwersalnej polityki. W tym porównaniu MongoDB i MySQL nie możemy powiedzieć, że jeden z nich jest lepszy. Nie dlatego, że ten mecz zakończył się remisem, ale ze względu na ich zastosowanie w wielu różnych zadaniach.

Ponieważ elastyczność i skalowalność to mocne atrybuty MongoDB, jest ona odpowiednia dla aplikacji o zmieniających się wymaganiach i głównych możliwości rozwoju. Z drugiej strony mocne strony MySQL to bezpieczeństwo i spójność; z tego powodu jest bardziej odpowiedni dla aplikacji związanych z transakcjami, aplikacji finansowych itp. oraz tych, które nie wymagają częstych zmian.

Więc zanim wybierzesz jeden spośród MongoDB vs MySQL, upewnij się, że określiłeś swoje potrzeby i priorytety dla swojego projektu, a następnie wybierz ten, który będzie lepiej odpowiadał Twoim wymaganiom.

Czy masz opinię na temat MongoDB vs MySQL? Daj nam znać w sekcji komentarzy poniżej!